Введение в анализ данных

Нежное введение в анализ данных с точки зрения новичка

Пролог

Я начинающий специалист по данным с академическим образованием в области биомедицинской инженерии. Я люблю решать проблемы, используя данные. Поэтому я написал эту статью, чтобы познакомить с анализом данных студентов с нетехническим образованием.

Кто должен читать?

Эта статья предназначена для студентов, не имеющих предварительных знаний в области программирования. Кроме того, эта статья будет полезна студентам, которые хотят продолжить карьеру в области науки о данных.

Что ожидать?

Эта статья посвящена основам анализа данных. Кроме того, вы также узнаете, почему необходимо проводить анализ данных и какие инструменты для этого необходимы.

Почему анализ данных?

Вы когда-нибудь задумывались, почему важен анализ данных? В мире существует множество компаний, которые генерируют огромное количество данных. Эти сгенерированные данные в необработанном виде никому не нужны. Кроме того, компании зависят от этих данных при принятии важных решений, которые могут повлиять на их бизнес. Из-за этого сгенерированные данные должны быть преобразованы в значимую информацию для использования организациями. Это делается путем анализа сгенерированных данных, и из этого у нас есть анализ данных.

Теперь возникает следующий вопрос, что такое анализ данных?

Что такое анализ данных?

Анализ данных — это не просто один шаг, а набор процессов.

Википедия определяет анализ данных как процесс проверки, очистки, преобразования и моделирования данных с целью обнаружение полезной информации, обоснование выводов и поддержка принятия решений.

Давайте проанализируем определение по частям.

Мы начнем с проверки, очистки и преобразования данных.

Первая часть процесса анализа данных часто занимает больше всего времени. Он начинается со сбора данных, их очистки (под очисткой я имею в виду удаление ненужных данных), а затем преобразования их в значимую информацию, которую мы можем сравнить с процессом сборки головоломки, где мы собираем все части вместе и соединяем их. вместе, чтобы создать красивую картину. Именно в этом преуспевают Python и инструменты обработки данных Py. Мы будем использовать pandas для чтения, очистки и преобразования наших данных.

Теперь рассмотрим данные моделирования.

Моделирование данных означает применение сценариев реального мира к информационным системам и поиск шаблонов или моделей с использованием статистических выводов. Мы будем использовать функции статистического анализа pandas, а также визуальные эффекты matplotlib и seaborn для моделирования данных. Выводы также будут сделаны из данных после обработки с использованием построенных моделей. Это делается путем поиска интригующих закономерностей и аномалий в данных.

Пришло время понять, как мы находим полезную информацию в данных.

Слово «информация» здесь имеет решающее значение. Мы пытаемся преобразовать данные в знания. Это важная часть анализа данных. Каждый день компании производят данные, и компании в полной мере используют эти данные, применяя множество концепций для анализа собранных ими данных. Компании преобразуют свои необработанные данные в значимые данные, которые могут помочь им увеличить прибыль своего бизнеса. Существуют различные инструменты анализа данных, которые компании используют для извлечения полезной информации из данных. Например, записанные потоки данных в приложении можно использовать для понимания значимых закономерностей и тенденций, которые впоследствии можно использовать для увеличения продаж или повышения осведомленности о продуктах и ​​услугах. Эти значимые закономерности, изначально присутствующие в данных, также можно использовать в качестве биомаркера для информирования поставщика услуг об уровне удовлетворенности клиентов, а не для планирования отказа от предоставляемых услуг. Таким образом, получение полезных данных может быть очень важным при работе в компаниях.

Теперь давайте узнаем, как обосновать наш вывод и поддержать принятие решений.

Это конечная цель анализа данных. Нам необходимо подкрепить наши результаты доказательствами, разработать понятные отчеты и информационные панели и поделиться полученной информацией с компаниями. Это исследование будет использоваться различными субъектами, в том числе маркетологами, бухгалтерами и т. д., для оптимизации общей производительности. Они могут потребовать другого взгляда на одни и те же данные. Вполне возможно, что всем им нужны разные отчеты или количество деталей.

Что такое инструменты анализа данных?

Для достижения целей анализа данных мы используем ряд инструментов анализа данных для сбора и преобразования их данных в осмысленные идеи. Итак, вопрос: какие инструменты выбрать для анализа данных? Или еще лучше, какие инструменты вы должны изучить, если хотите сделать карьеру в этой области?

Вот несколько инструментов, которые я нашел:

Таблица

Tableau — это программное обеспечение для визуализации данных, основанное в январе 2003 года в Маунтин-Вью, Калифорния. Он используется для науки о данных и бизнес-аналитики и может создавать широкий спектр различных визуализаций для интерактивного представления данных и демонстрации идей.

Теперь давайте рассмотрим некоторые функции таблицы: Tableau позволяет быстро анализировать данные и визуализировать их в виде информационных панелей и рабочих листов. Tableau создает интерактивные информационные панели, которые позволяют пользователям получать информацию в режиме реального времени. Он может преобразовывать поисковые запросы в визуальные и входные данные во всех диапазонах и размерах. Tableau дает вам возможность задавать вопросы, видеть тенденции и находить возможности. Вы можете подключиться к облачным базам данных, Amazon Redshift и Google BigQuery, используя онлайн-таблицу. Tableau в настоящее время используется Deloitte, Adobe, Cisco, LinkedIn, Amazon и др.

Power BI

Power BI — это инструмент бизнес-аналитики с самообслуживанием, разработанный Microsoft, который позволяет анализировать и визуализировать данные, а также обмениваться информацией в вашей организации. Он может подключаться к сотням источников данных и оживлять ваши данные с помощью интерактивных информационных панелей и отчетов.

Теперь давайте рассмотрим некоторые аспекты Power BI: Power BI включает в себя простые функции перетаскивания, а также функции визуализации данных. Вы можете делать отчеты, не зная, как программировать на любом языке. Он позволяет пользователям просматривать не только то, что произошло в прошлом и что происходит сейчас, но и то, что может произойти в будущем. Он, как и таблица, имеет большое количество подробных и привлекательных визуальных элементов, из которых можно выбирать при создании отчетов и информационных панелей. Power Bi может распознавать шаблоны в данных и использовать эти шаблоны для создания интеллектуальных прогнозов и выполнения сценариев «что, если» с помощью своих навыков машинного обучения. Он поддерживает несколько источников данных, таких как файлы Excel, текст/CSV, oracle, pdf и XML. Платформа интегрируется с другими популярными инструментами управления бизнесом, такими как SharePoint Office 365 и Dynamics 365, а также с другими продуктами сторонних производителей, такими как Spark, Hadoop, Google Analytics ASAP Salesforce и MailChimp. Power BI в настоящее время используется Adobe, Axa, Carlsberg, Capgemini, Nestle и др.

Qlikview

Программное обеспечение Qlikview — это платформа бизнес-обнаружения, которая обеспечивает самообслуживание Bi для всех бизнес-пользователей и организаций. С помощью QlikView вы можете анализировать данные и использовать обнаруженные данные для поддержки принятия решений.

Теперь давайте посмотрим на его функции. В рамках технологии хранения в памяти QlikView обеспечивает интерактивную управляемую аналитику. Программное обеспечение QlikView помогает пользователю в процессе поиска и интерпретации данных, предоставляя возможные интерпретации. Он использует новую запатентованную архитектуру в памяти для хранения данных, все данные из разных источников загружаются в оперативную память системы и готовы к извлечению оттуда. Он имеет возможность эффективного обнаружения социальных и мобильных данных. Обнаружение социальных данных предлагает обмен информацией об отдельных данных внутри групп или за их пределами. Пользователь может добавлять аннотации в качестве дополнения к чужой информации по конкретному отчету о данных. Qlikview поддерживает обнаружение мобильных данных в HTML-файле и включает функцию сенсорного ввода, которая позволяет пользователю искать данные и проводить обнаружение данных в интерактивном режиме, а также исследовать другие серверные приложения. Qlikview выполняет функции OLAP и ETL для выполнения аналитических операций, извлекает данные из нескольких источников, преобразует их для использования и загружает в хранилище данных. Qlikview в настоящее время используется Mercedes-Benz, Citibank, Cognizant, Accenture и др.

Апач Спарк

Apache spark — это движок с открытым исходным кодом, разработанный специально для обработки крупномасштабных данных и аналитики. Это позволяет хранить и обрабатывать данные в режиме реального времени на различных кластерах компьютеров, используя простые конструкции программирования. Apache Spark предназначен для ускорения аналитики в Hadoop, предоставляя при этом полный набор дополнительных инструментов, включая полнофункциональную библиотеку машинного обучения, механизм обработки графов и потоковую обработку.

Теперь давайте посмотрим на его особенности: Spark хранит данные в оперативной памяти. Следовательно, он может быстро получить доступ к данным и ускорить аналитику. Он поддерживает несколько языков и позволяет разработчикам писать приложения на Java, Scala, R или Python. Аналитика может выполняться лучше, поскольку Spark имеет богатый набор запросов SQL, алгоритмы машинного обучения, сложную аналитику и т. д. Apache Spark в настоящее время используется Netflix, IKEA, eBay и т. д.

Р и Питон

R — это язык программирования, который также используется для анализа. Он традиционно использовался в академических кругах и исследованиях. Python — это язык программирования высокого уровня с библиотекой анализа данных Python. Он используется для всего, начиная от импорта данных из электронных таблиц Excel и заканчивая их обработкой для анализа.

Теперь давайте посмотрим на его функции: R и Python полностью бесплатны, поэтому их можно использовать без какой-либо лицензии. R раньше вычислял все в памяти, и, следовательно, вычисления были ограничены, но теперь это изменилось, и R, и Python имеют опции для параллельных вычислений и хорошие возможности обработки данных. R и Python в настоящее время используются Uber, Google, Facebook, Instagram, Amazon и т. д.

Система статистического анализа (SAS)

SAS — это программное обеспечение, разработанное институтом SAS. Он упрощает составление аналитических отчетов и прогнозное моделирование с помощью мощных визуализаций и информационных панелей. В SAS данные извлекаются и классифицируются, что помогает идентифицировать и анализировать шаблоны данных.

Теперь давайте посмотрим на его функции: SAS позволяет лучше анализировать данные с помощью SAS SQL и автоматической генерации кода. Он позволяет вам получить доступ к Microsoft Office, позволяя создавать с его помощью отчеты и распространять их через него. SAS помогает легко понять сложные данные и позволяет создавать интерактивные информационные панели и отчеты. Система статистического анализа в настоящее время используется Genpact, IQVIA, Accenture, IBM и др.

Майкрософт Эксель

В какой-то момент мы все использовали Microsoft Excel. Он прост в использовании и является одним из лучших инструментов для анализа данных, разработанных Microsoft. Microsoft Excel — это, по сути, программа для работы с электронными таблицами, которая используется для создания сеток чисел, текста и формул. Это один из широко используемых инструментов, бьющихся в малой или большой установке.

Теперь перейдем к функциям Excel: Excel работает почти со всеми остальными программами в офисе. Мы можем легко добавлять электронные таблицы Excel в документы Word и презентации PowerPoint для создания более визуально привлекательных отчетов и презентаций. Он поддерживает программирование через VBA, что позволяет работать с электронными таблицами. Самым большим преимуществом Excel является то, что он позволяет отображать результаты анализа в виде линейных графиков, диаграмм и гистограмм. Microsoft Excel в настоящее время используется Wipro, UrbranPro, Amazon и т. д.

Спасибо, что остаетесь со мной до сих пор. Я надеюсь, что эта статья оказалась для вас полезной и дала вам некоторое представление об анализе данных. Поскольку я новичок в этом, я был бы признателен за ваше мнение о любых ошибках, которые я сделал, и о том, как я могу исправиться. В ожидании ответа от вас! :)